中老年网民上网使用目的与抑郁症状的关联：交叉滞后面板网络分析

2026年，《Depression and Anxiety》发表题为Relationship Between Internet Use Purposes and Depressive Symptoms Among Chinese Older Adults: A Cross-Lagged Panel Network Analysis的研究论文，本研究旨在借助交叉滞后面板网络（CLPN）分析框架，探究不同上网用途与老年人各类特异性抑郁症状间的动态时序关联，弥补过往研究将抑郁视作单一总分指标、忽略线上活动与细分抑郁症状特异性交互的缺陷。

我国老年群体互联网渗透率持续攀升，线上行为对老年人心理健康的影响备受学界关注，但现有研究结论存在显著争议。过往研究存在两大关键局限：一是多采用抑郁量表总分均值分析，默认所有抑郁症状等价，掩盖了不同上网行为与单一抑郁症状的差异化复杂关联；二是缺乏纵向时序模型，无法厘清线上使用行为与抑郁症状随时间演变的动态预测关系。交叉滞后面板网络（CLPN）模型可将上网用途、抑郁症状视作相互作用的网络节点，构建纵向时序双向关联，但尚未有研究将该方法应用于中国老年人群体。基于此，本研究采用全国代表性中老年追踪队列数据，通过CLPN解析各类上网用途与细分抑郁症状的时序动态网络，并提出假设：不同上网用途对特异性抑郁症状存在差异化预测作用。

研究数据来源于中国健康与养老追踪调查（CHARLS），该项目采用分层抽样覆盖全国45岁以上人群，具备全国人口代表性。因仅2018、2020 两轮调查采集了互联网使用用途数据，本研究选取这两期队列；纳入标准：①2018年时年龄≥60周岁；②2018、2020年均完整完成抑郁症状、上网用途测评。初始2018年60岁以上受访者共10511人，剔除2020年失访1221人，最终纳入9290名老年人。研究经北京大学生物医学伦理委员会审批，全部受试者签署知情同意书。

本研究采用单题二分类条目测量五类上网用途，使用10条目流调中心抑郁量表（CES-D）评估抑郁症状，同时纳入社会经济、健康、数字素养相关协变量；数据缺失率介于9.70%~27.03%，针对随机缺失数据采用链式方程多重插补法生成5套插补数据集，教育变量完全随机缺失且占比较低则直接剔除缺失样本，使用SPSS 25.0开展描述统计与多重共线性检验，借助R 4.3.1软件结合glmnet包LASSO正则回归构建交叉滞后面板网络（CLPN），通过10折交叉验证选取最优正则化参数λ，利用qgraph实现网络可视化，采用bootnet包计算入预期影响力、出预期影响力、桥预期影响力及相关稳定系数（CS 系数），并结合自举95%置信区间、中心性与边权重差异检验评估网络的稳定性与稳健性。

1. 基线特征

本研究最终共纳入9290名研究对象。受试者平均年龄68.81岁（标准差 = 6.82）；男性占比48.5%；超过半数受访者未接受过正规教育（53.9%）；仅457名受访者仅使用一种设备上网；487名受访者几乎每日上网。表1展示了互联网使用用途与抑郁症状各条目的样本信息。如表S5所示，多重共线性检验结果显示，所有变量的方差膨胀因子（VIF）均小于5，说明变量间不存在多重共线性问题。

2. 网络分析

时序网络邻接矩阵详见附表S3、S4。图S5展示了网络中全部有向关联路径。为直观展示时序关联，图2剔除了自回归效应以及效应强度较弱的关联（|β|＜0.05）。

2018年更高频率的“线上聊天（In1）”可预测2020年更低水平的“缺少愉悦感（De8）”（β=-0.09）。2018年“浏览新闻（In2）”与2020年“做什么事都费力（De4）”呈负相关（β=-0.19），同时与“对未来抱有希望（De5）”呈负相关（β=-0.16）。2018年“观看视频（In3）”与2020年“做什么事都费力（De4）”呈正相关（β=0.09）。2018年“玩网络游戏（In4）”与2020年“做什么事都费力（De4）”呈负相关（β=-0.12）。2018年“线上理财（In5）”可预测2020年更高水平的“缺少愉悦感（De8）”（β=0.14），该路径也是整个时序网络中效应最强的关联。其余预测路径效应均较弱（|β|＜0.09）。

入预期影响力（In-EI）与出预期影响力（Out-EI）结果见图3。入预期影响力排名前三的节点依次为“时常心烦（De1）”“思绪涣散（De2）”“缺少愉悦感（De8）”，代表这三类抑郁症状最容易受到其他变量预测。出预期影响力排名前三的节点为“做什么事都费力（De4）”“缺少愉悦感（De8）”“情绪低落（De3）”，说明这三类症状更容易预测其他变量。桥预期影响力（Bridge-EI）最高的节点为“线上理财（In5）”，表明该变量是连接各类互联网使用行为与抑郁症状的核心节点。

入预期影响力、出预期影响力、桥预期影响力对应的相关稳定系数（CS系数）分别为0.439、0.281、0.750（详见图S2）。依据埃普斯坎普与弗里德提出的判定标准，上述数值均处于可接受区间（＞0.25），但未达到更严格的理想阈值（＞0.5），说明各节点影响力指数的稳定性达标，但未达到最优水平。图 S1 展示了网络关联权重经自举法计算得到的95%置信区间；节点中心性、关联权重的差异性检验结果详见图S3、图S4。

本研究首次运用交叉滞后面板网络分析全国老年人队列，证实不同上网行为对抑郁症状存在差异化影响：浏览新闻可缓解疲惫、无望感，聊天、游戏能减少愉悦感缺失，但过度使用存在隐患；刷视频加重身心乏力，线上理财显著降低愉悦感，且是网络行为与抑郁间的核心桥梁。“缺少愉悦感”为抑郁核心症状，是干预关键靶点。研究提示老年数字心理干预需分类引导，鼓励适度看新闻、均衡娱乐时长、理性理财，将互联网作为老年心理健康支持资源。